我的数据框包含我的学生在在线考试/测试中提供的答案，我在分析其中一个问题后得到了一些帮助。每个参与者都处于两种天气情况下（在5种可能的情况下随机选择：风暴，风，持久，湿和干）
然后要求他们陈述在两种情况下是否适用6种不同的旅行技术。为简化起见，旅行方式为（斜道，李，Early，Wait48，索拉和康恩）。
要求所有学生陈述每种旅行技术在每种天气情况下的适用性，他们必须选择的选项是：NA）不知道0）不适用1）有点适用2）高度适用。 / p>
对于5种天气情况中的每一种，除潮湿情况外，有1种旅行技术非常适用。
正确的高度适用的答案如下：风暴：Wait48，风力：Lee，持久：Conn，湿：Early＆Solar，Ldry：溜槽
我想在这里找到什么是如何在DF中创建一个新列，该列计算每个学生（每行）正确的正确的“高度适用”的数量。 （0、1或2）
# Example results table
# Note the numbers relate to the student's responses as follows:
# 0= Not applicable, 1= Somewhat Applicable, 2= Highly applicable, NA =
# Don't know
WeatherScen1 <- c('storm', 'persistent', 'wet', 'wet', 'storm', 'wind',
'Ldry')
Solar1 <- c(0, 1, 2, 0, 0, NA, 2)
Conn1 <- c(1, 2, 0, 2, 0, NA, 1)
Chute1 <- c(1, 1, 1, 2, 2, NA, 1)
Early1 <- c(0, 1, 2, 1, 1, NA, 2)
Wait481 <- c(2, 0, 0, 2, 1, NA, 2)
Lee1 <- c(1, 1, 1, 0, 1, NA, 1)
WeatherScen2 <- c('wet', 'wet', 'wind', 'storm', 'Ldry', 'storm',
'persistent')
Solar2 <- c(2, 2, 0, 0, 0, 1, 0)
Conn2 <- c(0, 0, 1, 1, 0, 1, 2)
Chute2 <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)
Early2 <- c(2, 2, 1, 1, 1, 1, 0)
Wait482 <- c(0, 0, 1, 1, 1, 2, 0)
Lee2 <- c(1, 1, 2, 1, 1, 1, 0)
WeatherScenResp <- data.frame(WeatherScen1, Solar1, Conn1, Chute1, Early1,
Wait481, Lee1, WeatherScen2, Solar2, Conn2, Chute2, Early2, Wait482, Lee2)
View(WeatherScenResp)
Id WeatherScen1 Solar1 Conn1 Chute1 Early1 Wait481 Lee1...
1 Storm 0 1 1 0 2 1 ...
2 Persistent 1 2 1 1 0 1 ...
3 Wet 2 0 1 2 0 1 ...
4 Wet 0 2 2 1 2 0 ...
5 Storm 0 0 2 1 1 1 ...
6 Wind NA NA NA NA NA NA ...
7 Ldry 2 1 1 2 2 1 ...
... Id WeatherScen2 Solar2 Conn2 Chute2 Early2 Wait482 Lee2
... 1 Wet 2 0 1 2 0 1
... 2 Wet 2 0 1 2 0 1
... 3 Wind 0 1 1 1 1 2
... 4 Storm 0 1 1 1 1 1
... 5 Ldry 0 0 1 1 1 1
... 6 Storm 1 1 1 1 2 1
... 7 Persistent 0 2 1 0 0 0
如果我们仅关注学生是否能够正确识别出高度适用的旅行技术，则Ids /学生1、2和3会正确设置他们的天气情况，Ids /学生4和5都将两种天气情况弄错了Ids /学生6和7的第一种情况是错误的，而第二种情况是正确的。
我如何创建一个额外的列，例如“ count-highlyhighlyapplyss正确”，该列为学生1 2和3显示2分，为学生4和5显示0分，为学生6和7显示1分？ >
在此先感谢您提供的任何帮助